Studienabschlussarbeit Vorhersagemodell Lastannahme Motorradentwicklung (w/m/x)

Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft; München; Hybrid; EUR 40.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Unternehmen in der Fahrzeugentwicklung in München sucht Studierende für eine spannende Studienabschlussarbeit im Bereich Vorhersagemodelle für die Lastannahme in der Motorradentwicklung. Du wirst an statistischen Methoden und der Analyse von Messkampagnen arbeiten, während du umfassende Betreuung und Mentoring erhältst. Diese Rolle bietet flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zu mobiler Arbeit.

Leistungen

Umfassendes Mentoring & Onboarding

Persönliche & fachliche Weiterentwicklung

Flexible Arbeitszeiten

Mobilarbeit

Attraktive & faire Vergütung

Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit)

Qualifikationen

• Studierende müssen die Betreuung ihrer Abschlussarbeit durch eine Hochschule sicherstellen.

Aufgaben

• Durchführen einer Studie zum Stand der Technik im Bereich Vorhersagemodelle für Lastannahmen.
• Unterstützung bei der Durchsicht und Organisation von Messungen aus vergangenen Messkampagnen.
• Mitwirken bei der Ausarbeitung von Parametern für Clusterung von Strecken und Messgrößen.
• Unterstützung bei der Behandlung von Ausreißern in den Daten.
• Mitwirken beim Erstellen und Testen eines Vorhersagemodells für die Lastannahme.

Kenntnisse

Kenntnisse in Statistik

Machine Learning

Verständnis für Geostatistik

Erfahrung mit Python

Erfahrung mit Pyspark

Gute Englischkenntnisse

Ausbildung

Studium der Mathematik, Physik oder vergleichbarer Studiengang

Jobbeschreibung

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Studienabschlussarbeit Vorhersagemodell Lastannahme Motorradentwicklung (w/m/x)

Erfolg ist Teamarbeit. Nur wenn Expert:innen ihr Fachwissen und ihre Begeisterung teilen, entsteht ein Workflow, in dem Ideen fließen. Das nennen wir Innovationskultur. Deshalb geben wir Studierenden bei uns nicht nur die Gelegenheit zum Zuhören, sondern vor allem auch zum Mitreden und Weiterdenken.

Wir, die BMW Group, bieten dir eine spannende und abwechslungsreiche Studienabschlussarbeit im Bereich Haltbarkeitsanalyse von Motorrädern und Komponenten. Unser Team stellt die Dauerhaltbarkeit von Komponenten, Systemen und kompletten Motorrädern im bestimmungsgemäßen Gebrauch sicher. Im Rahmen deiner Abschlussarbeit unterstützt du uns dabei, auf Basis statistischer Methoden und vergangener Messkampagnen Vorhersagemodelle für die Lastannahme zu entwickeln – und damit einen wichtigen Beitrag zur Qualität und Zuverlässigkeit unserer Produkte zu leisten.

Was erwartet dich?

• Du führst eine Studie zum Stand der Technik im Bereich Vorhersagemodelle für Lastannahmen durch.
• Außerdem unterstützt du bei der Durchsicht und Organisation von Messungen aus vergangenen Messkampagnen.
• Darüber hinaus wirkst du mit bei der Ausarbeitung von Parametern für die Clusterung von Strecken und Messgrößen.
• Zudem unterstützt du bei der Behandlung von Ausreißern in den Daten.
• Du trägst zur Clusterung und Klassierung der Daten und Strecken bei.
• Abschließend wirkst du mit beim Erstellen und Testen eines Vorhersagemodells für die Lastannahme.

Bitte beachte, dass die Betreuung deiner Studienabschlussarbeit durch eine Hochschule/Universität deinerseits sichergestellt sein muss.

• Studium der Mathematik, Physik oder vergleichbarer Studiengang.
• Kenntnisse in Statistik und Machine Learning.
• Verständnis für Geostatistik.
• Erfahrung mit Python und Pyspark.
• Gute Englischkenntnisse.

Du hast Spaß daran, Neues zu lernen und unsere Abteilung tatkräftig zu unterstützen?Bewirb dich jetzt!

Was bieten wir dir?

• Umfassendes Mentoring & Onboarding.
• Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
• Flexible Arbeitszeiten.
• Mobilarbeit.
• Attraktive & faire Vergütung.
• Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).

Du hast Fragen? Dann reiche dein Anliegen ganz einfach über unserKontaktformular ein. Deine Anfrage wird im Nachgang telefonisch oder per E-Mail beantwortet.

Wir bei der BMW Group legen großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit. Unsere Recruiting-Entscheidungen basieren auf der Persönlichkeit, den Erfahrungen und Fähigkeiten der Bewerber:innen.